Dr. Marcelo E. KorcOPS/OMS-CEPIS

Modelos de predicción de la calidad del aire

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Contenido

• Definición

• Objetivos

• Características

• Limitaciones

• Evaluación

• Ejemplos

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¿Qué es un modelo de predicción de la calidad del aire?

Es la representación matemática

de los procesos de transporte,

transformación y remoción de los

contaminantes del aire.

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¿Cuáles son los objetivos?

• Desarrollar estrategias de control

• Evaluar el impacto ambiental

• Analizar las tendencias de la calidad del aire

• Seleccionar sitios apropiados para ubicar estaciones de muestreo

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Modelo Concentracionesambientales

Resultante

Emisiones

Meteorología

Terreno

Datos dealimentación

Concentraciónde fondo

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Clases de modelos

Semi-empíricos

Empíricos

Numéricos

Análisis estadísticos

Característicasquímicas y físicas

Modelos Gaussianos

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Niveles de sofisticación

• Modelos de sondeo– Cálculos simples– Situaciones sencillas– Resultados conservadores

• Modelos refinados – Tratamiento detallado de procesos – Gran cantidad de datos de

alimentación precisos– Situaciones complejas

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Características• Escalas espacial y temporal

• Estado estacionario o dependiente del tiempo

• Marcos de referencia

• Tipo de fuente

• Tratamiento de la topografía y meteorología

• Tipo de contaminante

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Limitaciones• La química, meteorología y topografía

debe ser estudiada caso por caso

• Falta de datos de alimentación al modelo

• Necesaria consistencia en la selección y aplicación de modelos y sus datos de alimentación

• Limitada representatividad de los resultados

• Necesaria participación de especialistas

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Evaluación de los resultados

Observaciones

• Puntuales• Errores de medida• Incertidumbre

• Promedios volumétricos• Representación incorrecta

del proceso• Datos de alimentación

incompletos o erróneos

Modelos

Comparar los resultados de los modelos con los datos observados.

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Métodos para evaluar la exactitud de los modelos

• Evaluación del sesgo

• Análisis del error

• Correlación espacial y temporal

• Análisis de sensibilidad

• Juicio subjetivo de especialista

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Ejemplos

• Modelo para calle bordeada de edificios

• Modelo Gaussiano

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Modelo para calle bordeada de edificios

EdificioEdificio

Tráfico

VortexPrincipal

SotaventoBarlovento

Concentraciónde fondo

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Sotavento

Barlovento

C = C1 + Cb

Dirección del viento perpendicular al eje de la calle

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C1 = 1/2 [C1 (Barlovento) + C1 (Sotavento)]

C = C1 + Cb

Dirección del viento paralela al eje de la calle

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Variables

C1 Concentración (g/m3)N Flujo de tráfico (vehículos/hora)q Factor de emisión (g/km/vehículo)u Velocidad del viento a nivel del

techo de los edificios (m/sec)W Ancho de la calle (m)x, z Ubicación del receptor con

respecto al tráfico (m)K Constante (K 7 es sugerido)

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Modelo Gaussiano

Curva de concentración

Gaussiana

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Modelo Gaussiano para Una Fuente Puntual (en Excel)

Altura de la chimenea (m) 50 Velocidad de salida del gas (m/s) 5

Diámetro de la chimenea (m) 3 Temperatura de salida del gas (C) 250

Tasa de emisión (g/s) 10 Temperatura ambiente (C) 25

Categoría 1 = Muy inestable 4 = Neutral

de la condición 3 2 = Moderadamente inestable 5 = Ligeramente estable

Atmosférica: 3 = Ligeramente inestable 6 = Estable

Velocidad Altura Concentración máxima a nivel del suelo (ug/m3)

del viento Efectiva Distancias seleccionadas de la fuente (km)

(m/s) de la chimenea (m) 0 0.5 1 1.5 3 5 10 20 35 60 1001 437 0 0 0 0 4 8 6 3 2 1 12 243.5 0 0 1 7 13 9 4 2 1 0 03 179 0 0 7 15 12 7 3 1 1 0 04 146.8 0 0 14 19 11 5 2 1 0 0 05 127.4 0 1 18 19 9 5 2 1 0 0 06 114.5 0 3 20 18 8 4 1 1 0 0 07 105.3 0 5 21 17 7 3 1 0 0 0 08 98.38 0 7 21 16 6 3 1 0 0 0 09 93.01 0 9 21 15 6 3 1 0 0 0 0

10 88.7 0 10 20 14 5 2 1 0 0 0 0

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Puntos Principales

• Componente de un sistema de vigilancia

• Complejo desarollo y implementación

• Necesidad de evaluación de resultados